以下為北京佳格天地科技有限公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼產(chǎn)品副總裁顧竹以“空間數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)與農(nóng)業(yè)應(yīng)用”為演講題目的主題演講內(nèi)容(未經(jīng)本人審核)。

　　顧竹：謝謝主持人，感謝泰伯網(wǎng)給我們一個機會，在這里匯報一下深度學(xué)習(xí)關(guān)于農(nóng)業(yè)的想法和看法，簡單說一下我個人，我個人是做空間大數(shù)據(jù)的，之前也在國內(nèi)做了很多關(guān)于測繪方面的工作，空間大數(shù)據(jù)對我來說不陌生。后來我到了美國在美國航空航天局工作，在那邊接觸了更多的空間數(shù)據(jù)，以及跟農(nóng)業(yè)的應(yīng)用，更多的用遙感數(shù)據(jù)來做智慧農(nóng)業(yè)或者是農(nóng)業(yè)方面的一些東西。剛才李教授也提到了，李教授高瞻遠矚，說了整個中國智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展，他剛剛提到了農(nóng)業(yè)的智慧裝備，我其實一直在想一個問題，衛(wèi)星遙感算不算裝備之一?我們現(xiàn)在有非常強大的衛(wèi)星遙感的技術(shù)，中國航天發(fā)展非常快，處在遙感數(shù)據(jù)的爆炸時期，如何用遙感來做智慧農(nóng)業(yè)?從小的方面說一下我的看法。

　　簡單說一下我們公司，我和CEO張弓，利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)做一些全球的植被變化和農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計工作，我做了很多關(guān)于深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，在全球的植被分類上面，王毅剛在美國環(huán)境部，張文鵬在美國研究部做研究員，做了十年的中國市場總監(jiān)，對中國農(nóng)業(yè)的了解非常深入，我們有技術(shù)、市場、應(yīng)用、業(yè)務(wù)，希望能把我們的技術(shù)更好的應(yīng)用到農(nóng)業(yè)上。

　　主題是空間大數(shù)據(jù)和智慧農(nóng)業(yè)，說一說現(xiàn)在美國或者是全世界正在發(fā)生的事情，大家之前接觸過一些空間數(shù)據(jù)，比如說之前用過很多資源衛(wèi)星數(shù)據(jù)，空間分辨率比如說30米、250米，可能有多光譜。這些衛(wèi)星它的運行成本非常高，發(fā)一顆衛(wèi)星便宜的50億美元，再發(fā)上去還要50億美元，基本上100億。美國用到現(xiàn)在，現(xiàn)在能用的比較好的衛(wèi)星其實也就兩三顆、三四顆，它的成本確實很高時，它的衛(wèi)星有多大?將近430厘米，非常高的衛(wèi)星，這個衛(wèi)星造價很高，它的壽命必須非常長，有的衛(wèi)星已經(jīng)服役三十年。這些衛(wèi)星它們的成本很高，獲取的成本也很高，我們必須花很多的人力、物力采集這些數(shù)據(jù)。到現(xiàn)在在硅谷，現(xiàn)在可以做十厘米大的衛(wèi)星，這樣的衛(wèi)星沒有動力系統(tǒng)，或者說它的動力系統(tǒng)非常小，它上去以后也沒有什么太陽能系統(tǒng)，飄了三四個月可能就掛了，沒有人管它，也就是幾百萬美元的事。它是怎么發(fā)射的?它很輕，前兩天印度發(fā)了一個火箭，火箭帶了好幾十顆衛(wèi)星上面，比如說火箭的承載能力20噸，可能它要帶好幾顆軍用衛(wèi)星或者是國家政策的衛(wèi)星上去，這顆衛(wèi)星可能9.5公斤重。這樣的小衛(wèi)星飄的非常多，可能已經(jīng)有超過100個的小衛(wèi)星。它們可以對地進行非常持續(xù)的觀測，可以到五米的分辨率，對農(nóng)業(yè)的觀測已經(jīng)非常足夠了。

　　我們總結(jié)了已經(jīng)有超過十個以上的衛(wèi)星公司，在做微型或者小型衛(wèi)星的發(fā)射，為數(shù)據(jù)獲取提供了非常便利的渠道。像Skybox，這邊全都是衛(wèi)星公司，都在做小衛(wèi)星的業(yè)務(wù)，這三個公司的CEO原來是在我工作的地方出來的，我們也在想為什么他們能做到這樣，或者能做得比較成功，我們在衛(wèi)星遙感這邊做了很多的模型，我昨天在論壇上也說，我們做了很多的模型，做包括工程類的報告，最后沒有把它真正的推出應(yīng)用，沒有在商業(yè)領(lǐng)域形成完整的商業(yè)解決方案，在商業(yè)領(lǐng)域沒有人買單。這挺讓人沮喪的，比如說之前做了全球的植被變化，我們做了十年的圖，放出來是非常炫的動畫效果，但是也沒有人為這個買單。這么好的技術(shù)我們有更好的應(yīng)用，首先在農(nóng)業(yè)，今天說的另外一個好玩的，就是拿衛(wèi)星影響去做全球原油儲量，每一個儲油罐頂都是浮動的，不是固定的，因為它太重了，如果固定在上面它會壓塌的。全球70%-90%的原油是儲存在儲存罐里的，如果能夠獲取所有儲存罐的量，就可以知道，我們能拿到這樣的數(shù)據(jù)其實是非常重要的，很多人會為它買單。怎么做這件事，儲油罐這邊的陰影可以算出來，比如說我知道太陽的角度，衛(wèi)星的角度，可以算出來當(dāng)時的蓋子有多高，通過上面的陰影就可以算出來儲油罐的高度，儲油罐的面積很好算，一個圓的面積，很簡單的數(shù)字圖象處理。通過這么簡單的三角函數(shù)，當(dāng)時skybox大概11億美金，谷歌就把它收購了。真正做到那一步還很難，這是遙感給我們的方向，我們能做的東西。

　　是不是大家都在做，有了這么多衛(wèi)星，是不是真的在做這件事?這邊列的公司現(xiàn)在已經(jīng)開始在應(yīng)用，可以獲得的最新的遙感數(shù)據(jù)、衛(wèi)星數(shù)據(jù)驅(qū)做一些有意思的數(shù)據(jù)。中國的原油儲量已經(jīng)有人在做了，他們已經(jīng)可以做全中國油罐的檢測了，左邊這個圖是他們的樣本，告訴他我要檢測油罐，會把全中國的油罐在一秒鐘之內(nèi)甚至更快的時間給到你，可能不那么準，有的也檢測錯了，對于全國范圍這么大的尺度來說，做到95%以上的精準率，外國人在幫我們做這件事。

　　我們能做US Retail Traffic，做零售業(yè)的統(tǒng)計，每個沃爾馬有自己的攝像頭，可以知道自己每天的車流量，他們通過車流量可以算人流量、客流量，我想知道全國的包括沃爾瑪、家樂福，各種各樣的大超市，他們的車流量和客流量，可以從衛(wèi)星遙感影像上數(shù)門口的汽車，算出他們的總客流量，他們是很有興趣拿到這個數(shù)據(jù)的。包括我剛才也說到了世界原油的儲量統(tǒng)計，水資源的儲量統(tǒng)計，包括我們做城市的聚集度，可以通過地表建筑物的心態(tài)。包括今天的主題農(nóng)業(yè)，利用衛(wèi)星數(shù)據(jù)、遙感技術(shù)的設(shè)計做農(nóng)業(yè)方面的相關(guān)事情。

　　這是其它的具體案例，他們通過我們的遙感數(shù)據(jù)反映PMI，對PMI的指數(shù)比我們要快，比國家統(tǒng)計局要快一點。他們通過遙感數(shù)據(jù)在播種季的時候，做到整個北美玉米產(chǎn)量的估計，這是他們做的全美大豆產(chǎn)量的估計，都是在播種季或者是播種季之前，都是可以做到的。

　　我在做深度學(xué)習(xí)，機器學(xué)習(xí)這方面的工作，這是我本身的出身。給大家說一下我是怎么做的，包括在農(nóng)業(yè)上是怎么用的，像壽光市是中國最大的蔬菜生產(chǎn)基地，它大棚的數(shù)量和聚集程度在全國都是領(lǐng)先的，它的數(shù)據(jù)很有意思，比如說大棚是有補貼的，可能國家在補貼的時候需要這樣大棚的數(shù)量數(shù)據(jù)，環(huán)保部也很關(guān)心污染，總量的統(tǒng)計可以幫助他們進行總體的統(tǒng)計安排。衛(wèi)星看到大棚里邊，大概知道大棚的百分比，哪些大棚種的西紅柿，黃瓜，我可以估計產(chǎn)量，在衛(wèi)星影象上面，一個下午的時間把整個山東省壽光市的大棚全都數(shù)了一遍，總數(shù)大概20多萬個，這個工作我相信全世界范圍之內(nèi)還沒有人做過，靠人是不可能做到這件事的，靠機器我們研發(fā)了很長時間，大棚的地表也不太一樣，這個技術(shù)公關(guān)我們完成以后，做這件事情的時候非常難，可復(fù)制性非常高。

　　這是我們做的用機器學(xué)習(xí)自動的識別田塊，中國的田塊非常破碎，我這邊挑的是云南一個地區(qū)，梯田的地表情況非常復(fù)雜，跟美國、歐美的不太一樣，美國一望無際全都是平地，它去做地表的遙感分析非常便利。像云貴地區(qū)梯田比較多，地表比較復(fù)雜，我們通過機器學(xué)習(xí)，通過地表每一塊的紋理，包括邊界自動的把每一塊地的邊界勾畫出來，形成這個文件，快速的把所有的地進行統(tǒng)計的工作，這個也是我們開發(fā)的。

　　空間大數(shù)據(jù)我說的多一點，這個是做的數(shù)汽車的案例，這個是美國的六旗游樂場(音)，全美不到十個，把所有的汽車數(shù)了一遍，用了好幾個衛(wèi)星的數(shù)據(jù)。首先找了幾個樣本，這邊的汽車是可以數(shù)出來的，我們可以把它算作是樣本，我們在高分辨路影像上數(shù)汽車，這個效果一般，漏了20%的車，右上角的基本上可以把汽車全都數(shù)上，這個算法還在調(diào)。這是我們拿到的高持續(xù)影像，每三到四天可以拿一張影像，白色的塊就是汽車，通過圖像融合的方法融合到高分辨率，可以把形態(tài)描繪出來進行選擇。這是最后的結(jié)果，從2010年的4月份做到2017年，只要有數(shù)據(jù)我們都會做。曲線是當(dāng)天的車流量，我們本來想猜車流量跟什么有關(guān)，是不是周末多一點，或者是節(jié)假日多一點，根本就沒有關(guān)系，我們總在想禮拜二是不是大家都忙，結(jié)果周二去的人最多，周五最少。我們把六旗游樂場的骨架弄出來，我們發(fā)現(xiàn)車流量和骨架還很相近。大數(shù)據(jù)并不是我們想的那個樣子，從各種各樣不同的角度考慮這個數(shù)據(jù)能帶給你一些不同的感覺，不同的想法和思路，那么對于數(shù)汽車這件事也一樣，農(nóng)業(yè)也一樣，現(xiàn)在是我們非常好的時機，我們有更多的數(shù)據(jù)獲取手段，有更多的數(shù)據(jù)源，我們利用什么樣的方法，現(xiàn)在有深度學(xué)習(xí)、云計算，通過什么樣的方法運用到整個農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中去。佳格希望群策群力，如何在這條路上走得更遠，謝謝大家!